人工智能主要分为‌符号主义、连接主义和行为主义‌三大主义学派。‌符号主义‌主张用逻辑符号模拟人类思维，‌连接主义‌通过神经网络模仿大脑结构，‌行为主义‌则强调智能源于与环境的交互行为。这三种学派各具特色，共同推动AI技术的发展。

1. ‌符号主义‌
   符号主义又称逻辑主义，认为人类智能的核心是符号运算。该学派通过形式化规则和逻辑推理来模拟思维过程，早期专家系统便是典型代表。其优势在于可解释性强，适合处理明确规则的问题，但在处理模糊信息时表现不足。

2. ‌连接主义‌
   连接主义以神经网络为基础，模拟人脑神经元间的连接机制。深度学习技术（如CNN、Transformer）的爆发式发展即源于此学派。其特点是擅长从海量数据中学习复杂模式，但需要大量算力且存在"黑箱"问题。

3. ‌行为主义‌
   行为主义强调智能体通过与环境互动产生适应性行为，代表作包括强化学习算法。这类方法在机器人控制、游戏AI（如AlphaGo）中表现突出，但依赖大量试错训练，稳定性常受限于环境复杂度。

当前AI技术往往融合多学派优势，例如结合符号推理与神经网络的混合系统。未来发展方向可能在三者协同中突破，推动通用人工智能的演进。